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公开(公告)号:CN119149948A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411283435.1
申请日:2024-09-13
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 故障可视化的氢电耦合微能源网可靠性评估方法及系统,获取第一顶层故障事件和第一故障原因、第二顶层故障事件和第二故障原因、第三顶层故障事件和第三故障原因作为节点,以建立表征各节点之间关系的可靠性评估网络模型;采用统计学方法,根据微能源网的故障数据和风险数据,基于各节点的故障发生概率及其约束条件,确定待评价故障事件对应的故障节点以及待评价故障事件的发生路径;以校验后的故障节点的故障发生概率、故障节点的故障修复时间以及故障节点的平均故障持续时间分别作为故障节点的第一可靠性指标、第二可靠性指标和第三可靠性指标,与氢电耦合微能源网的可靠性指标,在实现故障可视化的基础之上,对氢电耦合微能源网进行可靠性评估。
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公开(公告)号:CN118920410A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410825924.9
申请日:2024-06-25
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种混合级联特高压直流系统受端换流站保护方法,获取触发角、电压、电流以及功率控制信号,利用该控制信号变化量作为启动判据与分区判据,求取控制信号积分值,比较控制信号积分值与整定值来识别交直流侧故障,确定故障线路。本发明在受端换流站出线众多的复杂级联结构下能够精准识别故障,对交直流侧的故障能够有效区分,避免换流器传递特性影响。本发明可以很大程度上消除噪声对于保护影响,因此具备较强的抗噪声能力。无需新增保护测点;故障识别所需的保护信号,均由换流站原有的电流电压测点以及控制信号采集,无需新增保护测点,不会改变换流器的控制方式与拓扑结构。
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公开(公告)号:CN119884587A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411748773.8
申请日:2024-12-02
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据质量问题的短期电力负荷预测方法,该方法首先提出了了基于双向长短期记忆的增强型去噪自编码器,以提取电力负荷影响因素数据中对不良数据具有稳健性的时序特征。接着,将提取的特征作为时间卷积神经网络的输入,建立了一种端到端的组合模型以实现负荷准确预测。最后,利用实际电力负荷数据,验证了所提方法在含有数据质量问题场景下,仍具有较高预测精度与适用性。本发明的考虑数据质量问题的短期电力负荷预测方法,相较于其他短期电力负荷预测方法相比,能够快速、准确地对包含数据质量问题的电力负荷数据进行准确预测,提高电力系统动态行为的可预测性。
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公开(公告)号:CN119696054A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411788314.2
申请日:2024-12-06
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/46 , H02J15/00 , H02J3/06 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06N5/01 , G06F111/04 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 面向氢电耦合系统的安全状态量筛选与动态优化控制方法,根据氢电耦合系统模型和事故集建立联合约束条件;筛选出不满足多能流平衡约束条件的状态量、不满足“N‑1”条件下氢电耦合系统的可行域约束条件的状态量和安全域约束条件的状态量,作为待调整的状态量;利用待调整的状态量以外的状态量,以可行域的效率程度与安全程度均最优为优化目标模型和“N‑1”条件下氢电耦合系统的安全域约束条件构成氢电耦合系统的优化控制模型;基于优化控制模型,得到同时满足优化目标模型和“N‑1”条件下氢电耦合系统的安全域约束条件的状态量优化值,根据状态量优化值对氢电耦合系统进行控制,实现氢电耦合系统的优化控制,提前预见系统的安全稳定性。
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公开(公告)号:CN118395377A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410561516.7
申请日:2024-05-08
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06V10/80 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据融合的电缆防外破监控与预警方法,该方法结合光纤测振与摄像头的视频采集功能,实现对电缆附近环境信息的全面获取;提出了一种基于多模态数据融合的电缆外破多级别预警方法,通过时空神经网络能够提取视频数据的时空耦合特征,并通过融合神经网络模型的预测置信度以及光纤振动强度,实现电缆外破事件的多级别预警。相较于现有电力电缆外破监控与预警方法,创新性的结合了振动强度以及视频数据之间的时空耦合特性,提高了对电缆外破的预测精度,能够快速、准确地实现电缆外破事件的多级别预警。
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